【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85274948 【全部课程列表】 day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页.pptx day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林 共102页.pptx day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、分类、聚类算法 共86页.pptx day04-Tensorflow基础与进阶 共74页.pptx day05-Tensorflow IO操作-队列和线程、文件读取、图片处理 共40页.pptx day06-Tensorflow、人工神经网络、卷积神经网络、图片识别 共65页.pptx day07-CIFAR图像分类 图像识别、分布式会话函数、分布式TensorFlow、推荐系统 共76页.pptx

【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312 【全部课程列表】 第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx 第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx 第3章 k-近邻算法 共69页.pptx 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx 第5章 决策树 共98页.pptx 第6章 Logistic回归 共75页.pptx 第7章 SVM及核函数 共159页.pptx 第8章 adaboost 共75页.pptx 第9章 EM算法 共48页.pptx 第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx 第11章 条件随机场 共63页.pptx 第13章 无监督学习概论 共27页.pptx 第14章 聚类方法 共52页.pptx 第15章 奇异值分解 共66页.pptx 第16章 主成分分析 共67页.pptx 第17章 潜在语义

决策树ID3算法机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

提出一种统计与规则相结合的决策树算法进行汉语代词共指消解，利用规则过滤掉属性冲突的反例，一定程度上弥补了决策树算法忽略属性关联性的缺点。采用Chinese Treebank作为语料进行测试，手工标注其中的共指关系和特征向量；首先用规则过滤，然后采用C4.5决策树算法选择先行语。实验结果显示，消解成功率为82.59%，其中人称代词和指示代词的成功率分别为87.60%和75.21%。

本资源为机器学习实战的所有源代码。包含的内容有使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果、使用k-近邻算法识别手写数字、使用决策树预测隐形眼镜类型、使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件、从疝气病症预测病马的死亡率、SVM手写识别问题回顾、利用AdaBoost元算法提高分类、线性回归预测鲍鱼的年龄、岭回归预测乐高玩具套装的价格、树回归、K-means对地理坐标进行聚类、Apriori算法发现毒蘑菇的相似特征、FP-growth算法从新闻网站点击流中挖掘、PCA对半导体制造数据降维、SVD基于协同过滤的推荐引擎、分布式SVM的Pegasos算法、用mrjob实现MapReduce版本的SVM。’

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使用python语言实现决策树算法，决策函数使用 ID3， C4.5，ACRT

c语言实现决策树c4.5

概述 调用sklearn.linear_model中的LogisticRegression库，尝试通过对率回归对离散数据进行划分，对每个属性进行预测，选取正确率最大的属性作为根节点，并对该节点的每个属性取值进行划分选择，依此类推，最终绘制一棵决策树。 程序功能 对于给定西瓜数据集3.0，将字符串类型的属性取值转换为数值类型以便模型进行训练，并将连续属性离散化以便选取划分点，通过正确率来选取根节点，最终得到决策树数组。通过dealanddraw(n0, pngname)函数将数组转化为字典类型，绘制决策树，将决策树以图片形式保存在程序的同一目录下。 收获 通过该代码读者能够掌握机器学习课程中对率回归决策树的基本绘制方法，能够根据自己的需求快速的更换数据集，具有一定的应用价值。 不足 对于正确率相同的节点，选取优先遍历的属性作为根节点，与基于信息增益进行划分选择的方法相比，可知两种方法绘制的决策树正确率均为100%，但对率回归方法容易忽略在同一正确率下划分较佳的节点，从而使决策树层数增多，变得更加复杂。

研究决策树生成过程的具体环节，针对每个步骤提出优化想法。分类，样本筛选，剪枝，以及组合优化等，对决策树的优化效果明显提高。